{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "8189d691-0c89-4888-b868-dcb48facef1e",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from torch import nn\n",
    "from datasets import Dataset\n",
    "from transformers import Trainer, TrainingArguments\n",
    "\n",
    "#驱动选择\n",
    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "d47ec5bc-b73e-447c-969a-0623e243e183",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 准备数据\n",
    "X = torch.zeros((26, 26), dtype=torch.float32).to(device=device)\n",
    "labels = []\n",
    "for i in range(26):\n",
    "    labels.append((i+1) % 26)\n",
    "    X[i][i] = 1.\n",
    "labels = torch.tensor(labels)\n",
    "dataset = Dataset.from_dict({'x':X, 'labels':labels})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "97ef3235-c363-45a6-a450-be49c2538ad4",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Dataset({\n",
       "    features: ['x', 'labels'],\n",
       "    num_rows: 26\n",
       "})"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataset"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "df0b3d67-0dac-4631-8b0f-31fe5639beb8",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,\n",
       "        19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,  0])"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "labels"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "6bb69d40-aa06-4abd-996f-9cd1c7d13eb2",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],\n",
       "        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,\n",
       "         0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]], device='cuda:0')"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "X\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "d0d7a26a-4daf-4374-b006-16e4fecf581c",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 残差网络\n",
    "class RN(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super(RN, self).__init__()\n",
    "        self.linear_stack = nn.Sequential(\n",
    "            nn.Linear(26, 64),\n",
    "            nn.Hardsigmoid(),\n",
    "            nn.Linear(64, 26),\n",
    "            nn.Hardsigmoid(),\n",
    "        )\n",
    "        \n",
    "        self.linear_stack_2 = nn.Sequential(\n",
    "            nn.Linear(26, 64),\n",
    "            nn.Hardsigmoid(),\n",
    "            nn.Linear(64, 64),\n",
    "            nn.Hardsigmoid(),\n",
    "        )\n",
    "        \n",
    "        self.output_layer = nn.Linear(64, 26)\n",
    "        \n",
    "        self.loss_f = nn.CrossEntropyLoss()\n",
    "        \n",
    "    def forward(self, x, labels, mode='train'):\n",
    "        y = self.linear_stack(x)\n",
    "        # 残差\n",
    "        y = y+x\n",
    "        y = self.linear_stack_2(y)\n",
    "        y = self.output_layer(y)\n",
    "       \n",
    "        if mode == 'train':\n",
    "            return {\n",
    "                'loss':self.loss_f(y, labels),\n",
    "                'predictions':y\n",
    "            }\n",
    "        \n",
    "        return y\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "6bf62d1a-7ce0-4340-a9bd-41fd8a151a0b",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 生成模型实例\n",
    "model = RN().to(device=device)\n",
    "\n",
    "def compute_metrics(pred):\n",
    "    labels = pred.label_ids\n",
    "    preds = pred.predictions.argmax(-1)\n",
    "    acc = (labels == preds).sum()/len(labels)\n",
    "    return {\n",
    "        'accuracy': acc,\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "training_args = TrainingArguments(\n",
    "    output_dir='./results',         # output directory 结果输出地址\n",
    "    num_train_epochs=1000,          # total # of training epochs 训练总批次\n",
    "    per_device_train_batch_size=1,  # batch size per device during training 训练批大小\n",
    "    per_device_eval_batch_size=1,   # batch size for evaluation 评估批大小\n",
    "    logging_dir='./logs/rn_log',    # directory for storing logs 日志存储位置\n",
    "    learning_rate=1e-3,             # 学习率\n",
    "    save_steps=False,               # 不保存检查点\n",
    ")\n",
    "\n",
    "trainer = Trainer(\n",
    "    model=model,                      # the instantiated 🤗 Transformers model to be trained 需要训练的模型\n",
    "    args=training_args,               # training arguments, defined above 训练参数\n",
    "    train_dataset=dataset,            # training dataset 训练集\n",
    "    eval_dataset=dataset,             # evaluation dataset 测试集\n",
    "    compute_metrics=compute_metrics   # 计算指标方法\n",
    ")\n",
    "\n",
    "trainer.train()\n",
    "trainer.evaluate()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "f60d0000-b38d-44f0-8de8-57c525b788e2",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "py-3.12_torch_24",
   "language": "python",
   "name": "py3.12_torch24"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
